追蹤2.7萬名學生30個月，港大研究發現：AI最先「重創」的竟是尖子生…

今年以來，海外頂尖學府接連曝出新的學術誠信風波。

普林斯頓大學、布朗大學、加州大學、普渡大學的教授相繼發現，不少學生借助AI工具，在考試和論文中拿到了遠超真實水平的高分。

這類新聞傳到國內家長圈，很多人第一反應是慶幸：“我家孩子還小，這種事離我們很遠。”

但事實并非如此。

AI帶來的高分幻覺，也正悄悄滲透進國內的中小學教室。

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不少一線老師最近都察覺到一種奇怪的反差：學生交上來的作業越來越漂亮，可一旦回到閉卷考試和課堂提問，同一個學生卻像換了個人，成績也沒有隨之提升。

這種割裂感到底從何而來？

是學生開始摸魚，還是AI真的在悄悄改變學習這件事本身？

最近，一項由香港大學牽頭、追蹤近2.7萬名中國學生長達30個月的研究，第一次用大規模真實數據回答了這個問題。

研究發現，AI滲透進教育領域后，看似帶來了立竿見影的效率提升，實際上卻在悄悄透支孩子的長期學習能力。

更值得所有家長警惕的是：受傷最深的，恰恰是那些原本成績最好的孩子。

2.7萬人的追蹤實驗：一半是驚喜，一半是警報

這項研究由港大與瑞典斯德哥爾摩大學的三位學者共同發起。

2022年9月起，他們對國內中部某縣26811名七至十二年級的學生，展開了長達30個月的追蹤調查。

研究人員將學生分為使用AI和未使用AI兩組，收集每位學生每周的作業分數與完成時長、每月常規考試成績，以及中考、高考成績，涵蓋初中7門、高中9門學科。

追蹤期內，各類AI工具不斷涌現，學生的AI使用率也隨之飆升。

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2022年9月到2023年，樣本中只有極少數學生用過AI；到2024年9月和2025年1月，使用率明顯加速，這與豆包、DeepSeek等主流工具的兩次重大版本升級時間高度吻合。

到2025年6月研究者完成最終分析時，約80%的學生已經用過AI，最受歡迎的工具依次是豆包、DeepSeek、ChatGLM、文心一言和通義千問。

從學科看，數學（66%）和英語（55%）的AI使用率最高，物理（38%）、史地生（均為36%）、政治（35%）、化學（31%）緊隨其后。

圖說：左圖為2022年至2025年樣本學生使用生成式AI比例的變化趨勢，2024年下半年后加速攀升；右圖為2025年各學科AI使用率對比，數學、英語使用率最高。

三位學者最終的發現，可以分成"上半場"和"下半場"來看，前者是驚喜，后者卻是警報。

上半場：

作業效率與分數雙雙飆升。

學生開始使用AI六個月后，作業完成的平均時長從64分鐘縮短到約45分鐘，節省了近三分之一的時間。

而未使用AI的學生，作業時長始終穩定在64分鐘左右。

與此同時，使用AI學生的平均作業分數上升了18%，未使用AI的學生則維持在原有水平。

作業更快、分數更高，乍看之下，這理應是一件好事。

圖說：使用AI后，學生作業完成時間明顯縮短、作業分數明顯提升；未使用AI的學生兩項指標基本保持不變。

下半場：

考試成績斷崖式下跌。

僅僅六個月后，驚喜就變成了警報：AI組學生的閉卷月考成績平均下降了20%，相當于1.4個標準差。

這一降幅在社會科學研究中已屬極端嚴重的損害，大致相當于一個孩子從班級中等水平，直接跌到了后10%。

相比之下，未使用AI的學生，六個月內成績下降超過20%的情況極為罕見，絕大多數人的平均成績仍維持在原有水平上。

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這還只是短期月考的表現，時間拉得更長后，中高考成績下降得更加明顯。

研究者進一步分析了12年級學生2022年的中考成績與2025年的高考成績，以及9年級學生2025年的中考成績。

結果顯示：與未使用AI的學生相比，AI組學生的中考成績下降了24%（1.5個標準差），高考成績下降了18%（1.3個標準差）。

這些下滑并非一次性發生：月考成績在六個月內就已跌到位，而對中高考的負面影響，則要整整兩年后才完全顯現。

圖說：中考、高考成績分布直方圖。使用AI的學生（紅色）整體分數分布明顯左移，成績偏低。

這種傷害還呈現出明顯的年級和學科差異。

初中生比高中生受影響更大，兩個學段在月考和中高考上的降幅相差約40%。

研究者訪談老師后發現，高中生課業安排更緊湊、監管更嚴格，使用AI的機會相對更少；而初中生自律能力較弱，更容易在作業中依賴AI。

學科差異同樣顯著：

社會科學類（政治、歷史、地理）受沖擊最大，平均下降27%；

STEM學科（數學、物理、化學、生物）平均下降22%；

語言類受影響最小，英語下降17%，語文僅下降9%。

圖說：不同學科AI使用對常規考試與升學考試成績的影響幅度對比，社會科學類受沖擊最嚴重，語文受影響最小。

一個自然的疑問隨之而來：成績下滑得這么明顯，為什么沒人及時發現？

報告給出的答案是：AI悄悄破壞了作業原本傳遞的信號價值。

在AI出現之前，學生作業分數高，通常意味著考試分數也不會太差，老師和家長可以通過作業判斷孩子學得怎么樣，進而有針對性地幫孩子查缺補漏。

但AI制造了一種“進步假象”：學生用AI寫出來的作業，質量往往比自己獨立完成的更高，作業分數隨之上升，老師和家長很容易誤以為孩子學習效果不錯。

現實卻是，這些孩子正在被悄悄掏空。

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他們表面上看起來更強了，實際的學習能力卻在變弱。

這也是AI時代最隱蔽的陷阱——AI替學生完成了作業，學生卻誤以為自己學會了。

尖子生，為何成了AI時代最受傷的人

除了作業與考試之間的落差，研究中還有一個發現更讓人揪心：AI傷害最深的，恰恰是原本成績最好的學生。

研究者按學生在2022年9月（AI尚未普及時）的初始成績，把所有人分成低分段、中分段、高分段三組，分別估算AI對每組的影響。

結果顯示：高分段學生的月考成績下降了24%，低分段學生只下降了16%；

中高考的情況類似，高分段學生下降18%，低分段學生僅下降11%。

也就是說，原本成績越好的學生，付出的代價反而越慘重。

圖說：按初始成績分組后，高分段學生在AI使用后的成績降幅明顯大于低分段學生。

那么，導致這種"學習懲罰"的，究竟是AI本身的問題，還是學生使用AI的方式出了問題？

為了追根溯源，三位學者提出了兩種AI使用模式：

• 一種是作業外包，學生直接讓AI完成作業，自己只負責復制粘貼；

• 另一種是輔導學習，學生用AI幫助理解、檢查、拓展知識，但仍然自己承擔思考的過程。

研究者據此追蹤了作業完成時間、作業分數與考試分數三項數據，發現兩組學生走出了完全不同的曲線。

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未使用AI的學生，三項數據是同步遞增的：花的時間越多，學得越扎實，分數也隨之上漲，這也符合我們對學習最樸素的認知——投入越多，收獲越多。

AI組學生的軌跡卻截然相反。

超過半數的AI使用者，作業完成時間只有20到50分鐘，比不用AI的學生里最快的還要快；作業分數卻高得驚人，準確率幾乎與AI工具的回答一致。

可一旦進入閉卷考場，他們的分數就迅速崩塌。

時間極短、作業分極高、考試分低，這幾乎是作業外包的典型信號。

按作業完成時間劃分，使用AI的學生（紅色）作業分數虛高，但考試分數明顯低于未使用AI的學生（藍色）。

研究者為“作業外包”設定了一條標準線：作業完成時長在50分鐘以內算參與外包，低于45分鐘則算全部外包。

按此標準，AI組學生中有58%參與了外包，34%屬于全部外包；使用AI超過5個月后，這兩個比例分別飆升到81%和50%。

也就是說，學生剛開始用AI時，還會自己動一動腦子；一旦熟悉了如何精準下達指令，很快就會滑向“讓AI干活、自己悄悄偷懶”的模式。

尤其是原本成績優異的學霸，他們的思考訓練強度本就更高，沒有AI時要自己一步步推導、驗證，如今反而更擅長精準“投喂”指令，讓AI整合出天衣無縫的答案。

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殊不知，越是聰明地偷懶，代價也越高。

值得一提的是，研究中還有一群“幸運的少數”，大約20%沒有參與外包的學生。

他們的作業時長維持在50到65分鐘，與未使用AI的學生高度接近。更關鍵的是，他們花了差不多的時間，學到的東西沒有減少，卻拿到了更高的分數，學習效率沒有受到任何損害。

這說明他們確實用了AI，但沒有把思考也一并外包出去。

AI在這里更像一根拐杖，輔助而非替代了學習。

被AI偷走的，不只是時間，更是學習本身

為什么“作業外包”造成的傷害如此之大？三位研究者專門算了一筆賬。

AI幫學生節省了約三分之一的作業時間，折算下來，每周大約少花2.2到2.8小時。

而據研究估算，樣本學生每周總學習時長約42到44小時，其中35小時用于上課，7到9小時用于完成主科作業。

也就是說，AI省下來的時間，只占學生每周總學習時間的5%到6%。

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可正是這看似微不足道的5%到6%，卻讓學生的考試成績下降了20%。

AI悄悄拿走的，恰好是學習中最珍貴的"黃金時間"。

為了驗證這一點，研究者引用了大量認知心理學的證據。

一項2013年的經典研究早已證實：像寫作業這樣的練習測試（retrieval practice），是效果最好的學習方式之一。

原因在于，想要讓知識真正變成長期記憶，大腦必須主動把信息從記憶中提取出來。

當學生自己推導一道數學題時，大腦會不斷強化神經連接，把零散的信息轉化為真正屬于自己的能力。

而AI看似替學生節省了時間，實際上卻讓他們錯過了收獲最大的那一步。

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研究還發現，堅持獨立完成練習的學生，在課堂上學習新知識時理解得更快，也更容易把新舊知識融會貫通。

當然，三位研究者也特別提醒：不能因此就簡單粗暴地要求孩子“多花時間做作業”。

那20%保持正常作業時長的學生，很可能是因為內在動力更強、家長引導更到位，或者本身就在科學地使用AI。

如果只是機械地要求孩子坐得更久、寫得更多，思考的過程卻依然全部交給AI，結果只會適得其反。

歸根結底，問題的核心從來不是用不用AI，而是一個人有沒有真正自己動腦子。

賓夕法尼亞大學（賓大）沃頓商學院教授Ethan Mollick看完這項研究后，給出了相似的解釋：AI一旦削弱了人的心智努力，就會反過來傷害學習，這種現象在學界被稱為認知卸載（cognitive offloading）。

適度的認知卸載可以幫大腦騰出空間處理更復雜的問題，但如果把思考全部外包給AI，大腦最終只會獲得信息、完成任務，卻得不到真正的能力。

這種“思考外包”的陷阱，并不只存在于校園。

麻省理工學院（MIT）斯隆管理學院的研究者，把職場中類似的現象稱為增強陷阱（Augmentation Trap）。

AI工具確實能在短期內提升生產力，讓人工作得更快、更輕松，但長期依賴它，會讓人自身的專業技能、判斷力和批判性思維逐漸退化。

圖說：MIT斯隆管理學院關于“增強陷阱”的研究摘要，揭示AI工具帶來的短期效率提升與長期技能流失之間的權衡 圖源：arxiv。

獨立思考，才是真正稀缺的能力

AI進入教育領域后，幾乎每個家庭都或多或少有些焦慮。

最初，大家擔心的是AI會不會搶走孩子未來的飯碗，讓他們“畢業即失業”。

但這項研究提醒我們：AI這只無形的手，伸出得比想象中更早，也觸及得比想象中更深，它可能在孩子還沒畢業時，就已經悄悄改變了他們學習的方式。

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越是這種時候，作為孩子成長路上的引航員，家長越需要穩住心態，而不是簡單粗暴地一禁了之。

第一，不要一刀切地禁用AI，而要教孩子分清"替代思考"和"輔助思考"。

這項研究調查的只是國內中部一個縣城的學生，就已經有80%在使用AI。

在經濟更發達、AI工具更普及的城市里，孩子接觸AI的比例只會更高。

現實是，禁用AI已經不太現實了。

更何況，無論未來升入大學還是走上職場，AI都會是最基礎的工具之一。

今天完全不讓孩子接觸，明天他反而可能因為缺乏AI素養而失去競爭力。

真正需要改變的，從來不是用不用AI，而是怎么用AI。

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用AI輔助學習沒有問題，用AI取代思考才是真正的問題所在。

孩子如果只是偷懶，讓AI直接寫出答案，或許能騙過老師一時，卻騙不過日后的考試，更留不住真本事。

理想的狀態是，讓AI成為陪伴思考的伙伴：遇到問題時，先讓孩子自己想一想，再把自己的思路拿去和AI討論，讓AI不斷追問、挑戰、引導孩子把問題想清楚。

古希臘哲學家蘇格拉底早就提出，真正的學習是主動的追問與探究，教師最好的角色是“產婆”，引導學生自己找到答案。

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第二，把關注的重心，從作業分數轉移到寫作業的過程。

AI的出現，讓作業分數不再能真實反映孩子的學習效果，此時糾結孩子考了多少分意義已經不大，高分并不等于真正學會了知識。

家長更應該關心的是：孩子平時花多少時間寫作業？遇到難題時，是先自己琢磨，還是習慣性地打開AI求助？

如果孩子寫作業的時長長期低于正常水平，分數卻居高不下，這就是一個值得警惕的信號。

它可能只是效率高，但也有可能是在悄悄“開掛”。

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與此同時，也要重新重視學習過程本身。尤其是在需要分析、推理和組織表達的學科上，不妨允許孩子“慢一點”，不必事事追求速度，把動腦子的時間留給孩子自己。

AI最大的優勢是快，但教育最珍貴的地方恰恰是慢。

很多真正的成長，都藏在那些看起來不夠高效的時間里。

參考資料：

https://cepr.org/publications/dp21577

https://arxiv.org/abs/2604.03501

https://www.oneusefulthing.org/p/choosing-to-stay-human

編輯：蘿拉

排版：湯包

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